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公开(公告)号：CN117332421A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311048889.6
申请日：2023-08-18
Applicant: 北京邮电大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F21/57
Abstract: 本申请提供一种固件安全检测及验证方法、装置、电子设备和存储介质，所述包括：根据特征信息在预设漏洞表内查找固件的预判漏洞类型和与预判漏洞类型对应的脚本；根据测试文件夹搭建测试环境，利用测试环境对预判漏洞类型对应的脚本进行测试，得到真实漏洞类型，将真实漏洞类型与预判漏洞类型进行对比，判断固件是否存在该预判漏洞类型，当对比结果一致时，则固件存在该预判断漏洞类型，从而可以实现在具有多种漏洞类型的预设漏洞表内查找多个固件的预判漏洞类型，可快速确定每个固件可能存在的漏洞，同时可同步进行多个不同型号的固件同时进行检测，解决了现有技术中解决现有技术中对于固件漏洞检测时，排查验证问题单一化的问题。
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公开(公告)号：CN113312220B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202110577220.0
申请日：2021-05-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 绿盟科技集团股份有限公司 , 北京神州绿盟科技有限公司
IPC: G06F11/22
Abstract: 一种固件隐患检测方法、装置及电子设备，通过该方法，可以在获取到固件的信息之后，对固件信息进行拆解，再将拆解的数据与预先存储的表征固件存在隐患的字符序列范式以及指令序列范式进行匹配，从而输出固件是否存在隐患的结果。这样不仅摆脱对设置的依赖性，降低固件隐患检测成本，而且还避免人工分析检测出现不准确的问题，提升了固件隐患检测准确性，减少了隐患分析的时间。
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公开(公告)号：CN115460546A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210851630.4
申请日：2022-07-19
Applicant: 清华大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供一种城市移动网络流量生成方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：基于城市数据信息抽取多个实体，并基于实体间关系构建城市知识图谱；基于城市知识图谱得到基站对应的知识图谱嵌入向量；将知识图谱嵌入向量和噪声输入至训练完成的生成对抗网络模型的生成器网络得到生成流量数据；生成对抗网络模型中的不同时间尺度的城市移动网络流量模式生成对抗网络和连续时间城市移动网络流量生成对抗网络均基于多个传输已知网络流量的基站的知识图谱嵌入向量输入至生成器网络得到生成流量样本数据，再基于判别器网络对真实流量数据和生成流量样本数据进行判别，并对抗训练。通过本发明能够生成可靠的城市移动网络流量。
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公开(公告)号：CN115309628A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210682711.6
申请日：2022-06-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 清华大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开一种基于强化学习的智能模糊测试方法、装置及系统，所述方法包括：收集到模糊测试中不同种子的程序运行状态后，使用聚类算法对各个程序运行状态进行分类，得到分类结果，并根据所述分类结果得到各个种子状态，所述种子状态为类别标签；收集模糊测试中的历史变异数据；根据所述历史变异数据和所述种子状态进行强化学习，得到变异策略，所述变异策略包括种子状态与变异动作的选择概率分布的映射关系。通过学习，在需要进行动作选择时，将种子输入到变异策略构建的策略网络中，输出变异动作选择策略，使用智能的变异动作对种子进行变异，能够提高能够覆盖更多的程序运行状态的种子的权重，充分探索测试用例，发现更多的安全漏洞。
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公开(公告)号：CN112235264B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202011042795.4
申请日：2020-09-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L9/40 , H04L47/2483 , H04L47/2441 , H04L67/141 , G06N20/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度迁移学习的网络流量识别方法及装置，涉及网络安全技术领域，可以识别新型网络流量。本发明实施例的技术方案包括：从待识别网络流量内提取前预设数量个数据包的报文信息和通信行为信息。然后计算待识别网络流量的报文信息和通信行为信息与各个类簇的聚类中心之间的距离，每个类簇包括一种类别的网络流量的报文信息和通信行为信息。在计算的距离中的最短距离小于预设距离时，获得最短距离对应的类簇的目标类别。再将报文信息对应的报文二维数据矩阵和行为信息对应的行为二维数据矩阵输入目标类别的网络流量识别模型，确定待识别网络流量是否为恶意流量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111597109B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202010335247.4
申请日：2020-04-24
Applicant: 清华大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明实施例提供一种跨架构固件堆内存的缺陷检测方法及系统。该方法包括：获取仿真器和固件中的应用程序，在仿真器中基于二进制翻译技术对应用程序进行解析，使得应用程序与预设测试环境系统架构进行适配；通过遍历执行注册堆内存读写钩子函数和堆内存分配钩子函数，映射生成影子内存，基于影子内存执行预设内存缺陷检测算法，得到堆内存缺陷检测结果。本发明实施例通过仿真执行模块的跨平台特性，免于将检测工具部署到固件所在设备中，极大克服了传统内存检测工具需要部署到设备中的不切实际需求，提高对固件测试的效率，解决IoT设备存储空间有限的问题，同时内存缺陷检测模块也为在跨架构固件场景下检测多种堆内存缺陷提供有效解决方案。
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公开(公告)号：CN108429802B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201810188373.4
申请日：2018-03-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 清华大学
Abstract: 本发明提供一种物联网设备信息获取方法及装置。该方法包括：根据获取的流量数据序列及其与物联网设备的对应关系，获取部分物联网设备的设备信息，将设备信息已知物联网设备的流量特征分为预设数目的流量模式，并分别获取设备信息已知物联网设备的流量特征和设备信息未知物联网设备的流量特征在这些流量模式上的模式分布向量，根据设备信息未知物联网设备与设备信息已知物联网设备的模式分布向量相似度，将相似度最大值对应的设备信息已知物联网设备的设备信息作为设备信息未知物联网设备的设备信息，从而能够高效地获取物联网设备的设备信息，克服对云平台的流量规则进行分析以获得相应物联网设备的设备信息十分费时费力的问题。
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公开(公告)号：CN112235264A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011042795.4
申请日：2020-09-28
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L29/06 , H04L29/08 , H04L12/851 , G06N20/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度迁移学习的网络流量识别方法及装置，涉及网络安全技术领域，可以识别新型网络流量。本发明实施例的技术方案包括：从待识别网络流量内提取前预设数量个数据包的报文信息和通信行为信息。然后计算待识别网络流量的报文信息和通信行为信息与各个类簇的聚类中心之间的距离，每个类簇包括一种类别的网络流量的报文信息和通信行为信息。在计算的距离中的最短距离小于预设距离时，获得最短距离对应的类簇的目标类别。再将报文信息对应的报文二维数据矩阵和行为信息对应的行为二维数据矩阵输入目标类别的网络流量识别模型，确定待识别网络流量是否为恶意流量。
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公开(公告)号：CN112202783A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011061288.5
申请日：2020-09-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 信联科技(南京)有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应深度学习的5G网络异常检测方法及系统，针对已有网络异常检测方案进行实质性扩展，应用深度学习识别技术，构建两阶段分级检测技术，先通过分设于各个无线电接入网基础设施中的异常症状检测模块，在满足5G网络速率的情况下，针对网络流量进行检测，发现异常流量，并构建症状包；然后通过向网络异常检测模块进行上传，由网络异常检测模块针对症状包进行症状分析诊断，之后经过一系列措施获得诊断结果的操作动作，针对相应无线电接入网的资源与功能进行优化，使其具有管理流量波动的自适应能力，能够在必要时实现更多计算资源的调配部署，能够高效实现5G网络的异常流量检测，保证5G网络环境下的安全工作。
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公开(公告)号：CN107888605B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201711205653.3
申请日：2017-11-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 清华大学
Abstract: 本发明提供一种物联网云平台流量安全分析方法和系统，其中，所述方法包括：S1，分别从蜂窝网络流量和固网流量中提取物联网流量；所述物联网包括服务器和设备；S2，从所述物联网流量中提取服务器侧信息和设备侧信息；S3，根据所述服务器侧信息对所述服务器进行安全分析；根据所述设备侧信息对所述设备进行安全分析。本发明提供的一种物联网云平台流量安全分析方法和系统，通过大量分析物联网设备和服务器之间的通信数据，完成统一的物联网云平台流量安全分析，定位了物联网各平台潜在的安全风险，提高了物联网的安全性能。
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